Systèmes intelligents

Objectifs

Cet enseignement est hétérogène et regroupe 3 cours :
¿ Intelligence artificielle pour la résolution de problèmes (IA-RP)
¿ Web sémantique (WS)
¿ Méta-heuristiques (MH)

A la fin de ce module les étudiants doivent être capables de ¿

[Partie IA-RP]
Développer des programmes qui mettent en oeuvre
- L¿algorithme A* pour la recherche d¿un plan d¿actions optimal dans un espace d¿états-problèmes
- L¿algorithme A0* pour les graphes de décomposition de problèmes (graphes et/ou, hypergraphes)
- Les algorithmes de jeux à 2 joueurs : minmax, negamax, alphabeta

[Partie WS]
Définir les enjeux du web sémantique.
Comprendre le modèle RDF et son utilisation pour la description des ressources Web et de leurs métadonnées.
Décrire des connaissances sous la forme d¿ontologies à l¿aide du langage OWL.
Développer une application qui exploite une ontologie et infère de nouvelles connaissances à l¿aide de raisonnements.

[Partie MH]

Connaître les grandes classes de problème de décision et de problèmes d¿optimisation combinatoire.
Appliquer trois grandes classes de métaheuristiques :
- Les méthodes de recherche locale
- Les méthodes évolutionnaires
- Les méthodes hybrides

Pré-requis

Algorithmique et programmation
Représentation logique des connaissances (logique des prédicats)
Algorithmes de recherche arborescente
Méthodes exactes et approchées pour l¿optimisation combinatoire.

Évaluation

L’évaluation des acquis d’apprentissage est réalisée en continu tout le long du semestre. En fonction des enseignements, elle peut prendre différentes formes : examen écrit, oral, compte-rendu, rapport écrit, évaluation par les pairs…

En bref

Crédits ECTS : 5.0

Nombre d’heures : 60.75

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